\section{Conclusão}

Neste artigo propomos uma implementação do algoritmo ACO para solução do problema de seleção de características.
Os resultados obtidos mostram boas taxas de acerto da classificação, sempre muito próximas da base original e em alguns casos superior.
Nas bases maiores, o número de características selecionadas é muito menor que o número de características da base original. 
Os resultados obtidos nessas bases, com alta taxa de acerto e poucas características selecionadas são os mais relevantes deste trabalho, uma vez
que um dos principais objetivos da seleção de característica é reduzir a dimensionalidade da base.

Considerando desempenho, a configuração dos parâmetros do ACO levaram a rápida convergência, atingindo bons resultados com baixo custo computacional (considerando métricas de tempo e número de avaliações da função de \emph{fitness}). 

Os experimentos utilizando a busca local demonstraram tendência a selecionar mais características que a mesma configuração sem busca local, mas, na maioria das bases, esse aumento no número de características não refletiu em um ganho considerável na taxa de acerto. Em trabalhos futuros... ?
